Kỹ thuật khảo sát sự thay đổi của giải pháp khi các yếu tố đầu vào thay đổi được gọi là gì?

Bài toán quy hoạch tuyến tính được thiết lập như sau:

* Biến quyết định:
* T: số kg thịt cần mua
* B: số kg bột cần mua
* Hàm mục tiêu:
* Chi phí tối thiểu: min Z = 9T + 6B
* Ràng buộc:
* Vitamin 1: 10T + 6B >= 90
* Vitamin 2: 8T + 9B >= 100
* T >= 0, B >= 0

Các đường thẳng tạo thành biên của miền nghiệm là các đường thẳng tương ứng với các ràng buộc. Trong các đáp án đưa ra, ta cần kiểm tra xem đường thẳng nào có thể là một trong số các đường thẳng này.

* Đáp án A: 10T + 6B = 9 (Không phù hợp, vế phải phải là 90 theo ràng buộc Vitamin 1).
* Đáp án B: 6T + 10B = 9 (Không phù hợp, không xuất hiện trong các ràng buộc).
* Đáp án C: T + B = 9 (Không phù hợp, không xuất hiện trong các ràng buộc).
* Đáp án D: Để kiểm tra xem 3T + 2B = 10 có thể là một cạnh của miền nghiệm không, ta cần xem xét các ràng buộc. Nếu ta chia cả hai vế của ràng buộc Vitamin 1 (10T + 6B >= 90) cho một số nào đó, ta có thể thu được dạng tương tự. Tuy nhiên, không có phép chia nào cho phép ta biến 10T + 6B thành 3T + 2B.
Tuy nhiên, ta có thể đơn giản hóa ràng buộc Vitamin 1: 10T + 6B >= 90 tương đương với 5T + 3B >= 45 và ràng buộc Vitamin 2: 8T + 9B >= 100. Không có đường thẳng nào trùng khớp với các đáp án.
Nếu chia ràng buộc Vitamin 1 cho 3, ta được 10/3 T + 2B >= 30.
Nếu chia ràng buộc Vitamin 2 cho 4, ta được 2T + 9/4 B >= 25

Nhận thấy rằng không có đáp án nào phù hợp với các đường thẳng tạo nên biên của miền nghiệm. Tuy nhiên, đáp án D có dạng gần giống với một biến đổi của ràng buộc Vitamin 1. Để có được đường thẳng 3T + 2B = 10, ta có thể nhân cả hai vế của phương trình này với 3 để được 9T + 6B = 30. Rõ ràng đây không phải là cạnh của miền nghiệm.

Tuy nhiên, có vẻ như có một sự nhầm lẫn hoặc thiếu sót trong các đáp án được cung cấp. Không có đáp án nào thể hiện một cạnh của miền nghiệm một cách chính xác dựa trên các ràng buộc đã cho. Để tìm cạnh của miền nghiệm, chúng ta cần xem xét các đường thẳng: 10T + 6B = 90 và 8T + 9B = 100.

Do đó, trong trường hợp này, có thể coi là không có đáp án đúng.

Phân tích mô tả (descriptive analytics) liên quan đến việc kiểm tra dữ liệu lịch sử để hiểu rõ hơn về hiệu suất trong quá khứ. Nó bao gồm việc thu thập, tổ chức, tóm tắt và trình bày dữ liệu để xác định các xu hướng và mô hình. Trong bối cảnh của một doanh nghiệp và ngành công nghiệp, phân tích mô tả được sử dụng để hợp nhất và nghiên cứu dữ liệu lịch sử, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên thông tin đã xảy ra.

Hiệu quả của thông tin mẫu (Efficiency of Sample Information) được tính bằng tỷ lệ giữa Giá trị kỳ vọng của thông tin mẫu (EVSI) và Giá trị kỳ vọng của thông tin hoàn hảo (EVPI), thường được biểu thị bằng phần trăm. EVPI là giá trị tối đa mà một công ty nên trả để có được thông tin hoàn hảo. EVSI là giá trị mà công ty sẵn sàng trả cho thông tin mẫu. Nếu thông tin mẫu là hoàn hảo, EVSI sẽ bằng EVPI, và hiệu quả sẽ là 100%.

Phương án A sai vì nó so sánh EVSI với EMV tối đa không có SI, không phải là EVPI.
Phương án B sai vì nó đảo ngược tỷ lệ giữa EVPI và EVSI.
Phương án D sai vì nó nói rằng hiệu quả chỉ được tính bằng EVPI và giá trị tối đa EMV, bỏ qua EVSI.
Phương án C đúng vì khi thông tin mẫu hoàn hảo, EVSI = EVPI, dẫn đến hiệu quả là 100%.